A self-organizing incremental learn

A self-organizing incremental learning model that
attempts to combine inductive learning with prior
knowledge and default reasoning is described. The
inductive learning scheme accounts for useful
generalizations and dynamic priority allocation, and
effectively supplements prior knowledge. New rules
may be created and existing rules modified, thus
allowing the system to evolve over time. By
combining the extensional and intensional approaches
to learning rules, the model remains self-adaptive,
while not having to unnecessarily suffer from poor (or
atypical) learning environments. By combining rulebased
and similarity-based reasoning, the model
effectively deals with many aspects of brittleness.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การเรียนรู้เพิ่มด้วยตนเองจัดรูปแบบที่ความพยายามที่จะรวมการเรียนรู้เชิงอุปนัย ด้วยก่อนอธิบายความรู้และเหตุผลเริ่มต้น ที่แผนการเรียนรู้เชิงอุปนัยบัญชีสำหรับประโยชน์generalizations และลำดับความสำคัญแบบไดนามิกการปันส่วน และอย่างมีประสิทธิภาพสื่อเรียนรู้ก่อนการ กฎใหม่อาจเป็นกฎที่มีอยู่ และสร้างแก้ไข จึงหรือไม่ช่วยให้ระบบการพัฒนาช่วงเวลา โดยรวมวิธี extensional และ intensionalการเรียนรู้กฎ แบบจำลองยังคง self-adaptiveในขณะที่ไม่มีทุกข์ร้อนจากคนจนโดยไม่จำเป็น (หรือสภาพแวดล้อมในการเรียนรู้พิเศษ) โดย rulebasedและความคล้ายคลึงกันตาม เหตุผล รูปแบบมีประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับด้านในของเปราะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวเองจัดรูปแบบการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นว่าความพยายามที่จะรวมการเรียนรู้ที่นำเข้ามาก่อนด้วยความรู้และเหตุผลที่เริ่มต้นมีการอธิบาย บัญชีโครงการการเรียนรู้ที่มีประโยชน์อุปนัยสำหรับภาพรวมและการจัดสรรลำดับความสำคัญแบบไดนามิกและมีประสิทธิภาพในการเสริมความรู้ก่อน กฎระเบียบใหม่อาจถูกสร้างขึ้นและมีการปรับเปลี่ยนกฎที่มีอยู่จึงช่วยให้ระบบที่จะพัฒนาขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป โดยการรวมวิธี extensional และ intensional กับกฎระเบียบของการเรียนรู้รูปแบบตัวเองยังคงปรับตัวขณะที่ไม่ต้องทนทุกข์ทรมานจากโดยไม่จำเป็นที่ไม่ดี(หรือผิดปกติ) เรียนรู้สภาพแวดล้อม โดยการรวม rulebased เหตุผลและความคล้ายคลึงกันตามรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับหลายแง่มุมของความเปราะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นรูปแบบการเรียนรู้ที่เพิ่มขึ้นบน
พยายามที่จะรวมการเรียนรู้เชิงอุปนัยด้วยก่อน
ความรู้และเริ่มต้นใช้เหตุผลอธิบาย
บัญชีสำหรับการเรียนรู้แบบอุปนัยทั่วไปมีประโยชน์
และการจัดสรรลำดับความสำคัญแบบไดนามิกและมีประสิทธิภาพเสริมความรู้ก่อน
. กฎใหม่จะถูกสร้างขึ้นและ

แก้ไขกฎระเบียบที่มีอยู่ จึงช่วยให้ระบบที่จะพัฒนาขึ้นตลอดเวลา โดย
รวมแบบขยาย intensional
การเรียนรู้กฎและแนวทาง รูปแบบยังคง self-adaptive
, ในขณะที่ไม่ต้องเป็นทุกข์จากคนจน ( หรือ
ผิดปรกติ ) สภาพแวดล้อมการเรียนรู้ โดยรวม rulebased
และความคล้ายเชิงตามรูปแบบ
มีประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับหลายแง่มุมของเปราะบาง .